据 go.theregister.com 报道，在企业级 AI Agent 的竞争中，Google Cloud 拥有独特的结构性优势，因为它是唯一一家将云基础设施、前沿模型和数据平台整合在同一体系下的供应商。
在 Google Cloud Next 大会上，负责 Google Cloud 数据业务的 Andi Gutments 认为，竞争对手缺乏这种特定的垂直整合能力。他指出，虽然 AWS 和 Azure 等对手拥有基础设施，但缺乏必要的模型；而数据提供商虽然拥有平台，却必须依赖他人来提供算力和智能。
据 The Register 报道，Gutmans 在活动期间的简报会上告诉记者：“我们确实是唯一一家同时拥有 AI 基础设施、模型和数据平台的供应商。”
从“人机交互”向“智能体规模”转型
Gutmans 强调，行业正在发生一场变革：AI 工具正从“响应人类指令”向“代表员工行动”的自主智能体（Agent）转型。这种转型需要更紧密的集成技术栈，以应对大规模运行智能体时面临的经济和技术压力。
“如果有人问：‘既然大家都在说同样的话，那么这种智能体化数据云究竟有何不同？’答案是，我们拥有独特的优势，能够将这些环节进行深度整合。随着规模从‘人机交互’向‘智能体规模’跨越，这种整合变得比以往任何时候都更加重要，因为你必须优化成本效益曲线，否则运行成本将高得无法承受，”Gutmans 表示。
在过去的 18 个月中，谷歌一直在重新构建其数据平台，以应对这一转变。公司目前的重点是处理企业中约 90% 仍处于非结构化且历史未被利用状态的数据。为此，谷歌在大会上推出了 Knowledge Catalog，旨在无需人工干预的情况下，让智能体能够直接调用非结构化数据。
Gutmans 表示，Gemini 2.5 模型的问世是一个技术转折点。新模型推理能力的提升，迫使谷歌对其数据产品组合中的几乎所有智能体进行了重构，包括用于对话分析、数据科学和数据工程的智能体。
“在过去的一年里，我们对每一个智能体都进行了彻底的重构，”Gutmans 说，“模型的发展程度已经发生了翻天覆地的变化。”
这种演进使企业能够摆脱昂贵且繁琐的人工流程，例如此前需要大型团队耗时数月构建的本体论（ontologies）。在为期一周的会议期间，谷歌共宣布了约 80 项与数据相关的产品更新。
